在使用yolov5进行红绿灯识别时，在detect.py文件里添加代码，使其在推理出测试集里的图片是red还是yellow还是green的时候，终端能够输出红色为禁行状态或者黄色为等待状态或者绿色为通行状态

在YOLOv5的`detect.py`文件中，为了实现在识别红绿灯颜色时给出相应的状态提示，首先你需要在模型中包含红绿灯的分类。这通常是通过扩展YOLOv5的类别来完成的，例如在原来的`coco.names`中增加红、黄、绿三种颜色。

下面是一个示例，展示如何修改`custom_output`函数以适应红绿灯识别：

# 添加新的类别到class_names
class_names.extend(['Red', 'Yellow', 'Green'])

# ...其他代码...

def custom_output(results):
    colors = ['Red', 'Yellow', 'Green']  # 标准颜色对应的状态
    for i, det in enumerate(results):  # 检测每个对象
        if det is not None and det[4] > conf_thres:
            color_idx = int(det[-1]) - len(class_names)  # 找到红绿灯的颜色索引
            color = colors[color_idx]
            if color == 'Red':
                print("红灯，禁止通行")
            elif color == 'Yellow':
                print("黄灯，等待")
            else:  # color == 'Green'
                print("绿灯，通行")

# ...在detect()函数最后调用custom_output...

这个例子中，我们在`class_names`中添加了红绿灯的颜色，并在`custom_output`函数中根据检测到的颜色索引判断并输出相应的状态。